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多标记用户分类系统构建方法研究
引用本文:刘忠宝,赵文娟,贾君枝.多标记用户分类系统构建方法研究[J].图书情报工作,2014,58(10):145-148.
作者姓名:刘忠宝  赵文娟  贾君枝
作者单位:1. 中北大学计算机与控制工程学院; 2. 山西大学商务学院; 3. 山西大学管理学院
基金项目:本文系山西大学商务学院资助项目“模式识别技术在个性化信息服务中的应用研究”(项目编号:XS2011005)研究成果之一。
摘    要:针对一示例同属多类的问题,提出多标记支持向量机并在此基础上构建基于访问页面的多标记用户分类系统。该系统首先对Web页面进行预处理并利用流形判别分析进行文本特征提取,然后利用多标记支持向量机对文本进行分类,最后对分类结果进行评价。真实数据集上的实验表明所建系统的有效性。

关 键 词:访问页面  用户分类  多标记  支持向量机  
收稿时间:2014-04-15
修稿时间:2014-05-02

Research on the Construction Approach of Multi-Label User Classification Based on the Visited Pages
Liu Zhongbao,Zhao Wenjuan,Jia Junzhi.Research on the Construction Approach of Multi-Label User Classification Based on the Visited Pages[J].Library and Information Service,2014,58(10):145-148.
Authors:Liu Zhongbao  Zhao Wenjuan  Jia Junzhi
Institution:1. School of Computer and Control Engineering, North University of China, Taiyuan 030051; 2. School of Information, Business College of Shanxi University, Taiyuan 030031; 3. School of Management, Shanxi University, Taiyuan 030006
Abstract:In order to deal with the issue of one instance belonging to several classes, Multi-Label Support Vector Machine (ML-SVM) is proposed and the system of multi-label user classification based on visited pages is constructed. Firstly, the Web pages are preprocessed and the page features are extracted by Manifold-based Discriminant Analysis (MDA). Then, ML-SVM is used to classify the pages and the classification results are evaluated. Experiments on the authentic datasets verify the effectiveness of the constructed system.
Keywords:visited pages  user classification  multi-label  Support Vector Machine  
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